E = row total × column total / grand total, df = (r − 1)(c − 1)
Wartości krytyczne (α = 0,05)
df 1: 3,841, 2: 5,991, 3: 7,815, 4: 9,488
Decyzja
odrzuć H0, jeśli χ² > χ²crit
2Zadania do ćwiczenia
1.Rozkład normalnyŚredni
Masy pasażerów z bagażem są niezależne i mają rozkład normalny ze średnią 85 kg i odchyleniem standardowym 12 kg. Wyznacz prawdopodobieństwo P, że łączna masa 10 z nich przekroczy 925,9 kg. Zaokrąglij z do dwóch miejsc po przecinku.
μ = 85 kgσ = 12 kgn = 10> 925,9 kg
P =
2.Rozkład normalnyTrudny
Wzrost X mężczyzn i wzrost Y kobiet w grupie są niezależnymi zmiennymi o rozkładzie normalnym: X ma średnią 180 cm i odchylenie standardowe 10 cm, Y ma średnią 170 cm i odchylenie standardowe 12 cm. Wyznacz prawdopodobieństwo P, że X jest większe od Y. Zaokrąglij z do dwóch miejsc po przecinku.
μX = 180 cm, σX = 10 cmμY = 170 cm, σY = 12 cm
P =
3.Przedziały ufnościŚredni
Przedział ufności 99 % dla średniej, oparty na 100 obserwacjach i znanym σ, ma margines błędu 1,1. Jaki jest margines błędu E₂ przedziału 90 % opartego na 200 obserwacjach?
99%n₁ = 100E₁ = 1,190%n₂ = 200
E₂ =
4.Przedziały ufnościTrudny
Testuje się dwa nawozy. Grupa poletek 1: 7 poletek, średni plon 78 kg, odchylenie standardowe 8 kg. Grupa poletek 2: 7 poletek, średnia 68,5 kg, odchylenie standardowe 3 kg. Załóż równe wariancje (łączne t, df = n₁ + n₂ − 2). Wyznacz górną granicę przedziału ufności 99 % dla μ₁ − μ₂.
Porównuje się dwie metody nauczania. Grupa 1: 15 uczniów, średni wynik 55, odchylenie standardowe 7. Grupa 2: 7 uczniów, średni wynik 61,9, odchylenie standardowe 11. Załóż równe wariancje populacji i użyj testu t dla dwóch prób z łączną wariancją. Wyznacz statystykę testową t dla H₀: μ₁ = μ₂, przyjmując różnicę jako x̄₁ − x̄₂ (grupa 1 minus grupa 2).
n₁ = 15x̄₁ = 55s₁ = 7n₂ = 7x̄₂ = 61,9s₂ = 11
t =
6.Testy hipotez i przedziały ufnościTrudny
Jak duża musi być próba, aby przedział ufności 95 % dla średniej miał margines błędu co najwyżej 2,5? Odchylenie standardowe wynosi 10. Wyznacz najmniejszą liczebność próby n.
σ = 10E = 2,595%
n =
7.Regresja liniowa i korelacjaŚredni
Tabela podaje 6 par obserwacji x = liczba godzin nauki i y = wynik egzaminu. Podane są ich sumy. Wyznacz z tych sum współczynnik korelacji Pearsona r.
Tabela podaje 6 par obserwacji x = wydatki na reklamę w tys. € i y = sprzedaż w tys. €. Użyj prostej najmniejszych kwadratów ŷ = a + b·x. Dla jakiej wartości x prosta przewiduje ŷ = 37?
n = 6ŷ = 37
x =
9.Testy chi-kwadratŚredni
Tabela kontyngencji pokazuje liczebności obserwowane. W teście niezależności chi-kwadrat wyznacz liczebność oczekiwaną E dla komórki „miasto, niski”.
suma wiersza = 89suma kolumny = 40N = 119
E =
10.Testy chi-kwadratTrudny
Test niezależności chi-kwadrat przeprowadza się na tabeli kontyngencji o 3 wierszach i 6 kolumnach (bez sum). Ile stopni swobody df ma test?
3 × 6
df =
3Roztwory
1.Rozkład normalny
Odpowiedź: P = 0,02275
Sumy i różnice zmiennych normalnych: jeśli X i Y są niezależne i mają rozkład normalny, to X + Y i X − Y również mają rozkład normalny. Średnie dodają się lub odejmują: E(X ± Y) = μX ± μY. Wariancje zawsze się dodają, także dla różnicy: Var(X ± Y) = σX² + σY², więc σ = √(σX² + σY²). Odchylenia standardowe nigdy nie dodają się bezpośrednio. Suma n niezależnych elementów o tym samym rozkładzie ma średnią n·μ i odchylenie standardowe σ·√n. Potem standaryzuj jak zwykle: z = (x − średnia)/σ i odczytaj Φ(z).
Rozkład sumy całkowitej
μT = 850 kg, σT = 12·√10 = 37,95 kg
Standaryzuj
z = (925,9 − 850)/37,95 = 2
Prawdopodobieństwo
P = 1 − Φ(2) = 0,02275
Odpowiedź
P = 0,02275
2.Rozkład normalny
Odpowiedź: P = 0,7389
Sumy i różnice zmiennych normalnych: jeśli X i Y są niezależne i mają rozkład normalny, to X + Y i X − Y również mają rozkład normalny. Średnie dodają się lub odejmują: E(X ± Y) = μX ± μY. Wariancje zawsze się dodają, także dla różnicy: Var(X ± Y) = σX² + σY², więc σ = √(σX² + σY²). Odchylenia standardowe nigdy nie dodają się bezpośrednio. Suma n niezależnych elementów o tym samym rozkładzie ma średnią n·μ i odchylenie standardowe σ·√n. Potem standaryzuj jak zwykle: z = (x − średnia)/σ i odczytaj Φ(z).
Rozkład różnicy
μ = 180 − 170 = 10 cm, σ = 15,62 cm
Standaryzuj
z = (0 − 10)/15,62 = −0,64
Prawdopodobieństwo
P = 1 − Φ(−0,64) = 0,7389
Odpowiedź
P = 0,7389
3.Przedziały ufności
Odpowiedź: E₂ = 0,4967
Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1,645 (90%), 1,96 (95%), 2,576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.
Stosunek marginesów
E₂/E₁ = (1,645/2,576)·√(100/200) = 0,4515
Nowy margines
E₂ = 1,1·0,4515 = 0,4967
Odpowiedź
E₂ = 0,4967
4.Przedziały ufności
Odpowiedź: górna granica = 19,37 kg
Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.
Łączne odchylenie standardowe
sp² = (6·8² + 6·3²)/12 = 36,5
sp = 6,042
Margines błędu
E = 3,055·6,042·√(1/7 + 1/7) = 9,866
Przedział
9,5 ± 9,866 → [−0,3656, 19,37]
Odpowiedź
górna granica = 19,37 kg
5.Testy hipotez i przedziały ufności
Odpowiedź: t = −1,794
Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.
Wariancja łączna
sp² = (14·7² + 6·11²)/20 = 70,6
sp = 8,402
Błąd standardowy
SE = 8,402·√(1/15 + 1/7) = 3,846
Statystyka testowa
t = (55 − 61,9)/3,846 = −1,794
Odpowiedź
t = −1,794
Przy df = 20 dwustronna wartość krytyczna dla 5 % wynosi 2,086; |t| jest mniejsze, więc nie ma podstaw do odrzucenia H₀.
6.Testy hipotez i przedziały ufności
Odpowiedź: n = 62
Test dla średniej: statystyka testowa mierzy, o ile błędów standardowych średnia z próby leży od wartości z H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n), gdy σ jest znane, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n), gdy szacuje się je z próby. Przedział ufności to x̄ ± (wartość krytyczna)·(błąd standardowy).
Wyznacz n
n = (1,96·10/2,5)² = 61,47
Zaokrąglij w górę
n = 62
Odpowiedź
n = 62
7.Regresja liniowa i korelacja
Odpowiedź: r = 0,9834
Regresja metodą najmniejszych kwadratów: przy średnich x̄ i ȳ oraz Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² i Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) prosta ŷ = a + b·x ma współczynnik kierunkowy b = Sxy/Sxx i wyraz wolny a = ȳ − b·x̄, więc zawsze przechodzi przez punkt (x̄, ȳ). Współczynnik korelacji Pearsona r = Sxy/√(Sxx·Syy) leży między −1 a 1; r² to część zmienności y wyjaśniona przez prostą.
Sumy scentrowane
Sxy = 3140 − 42·407/6 = 291
Sxx = 364 − 42²/6 = 70
Syy = 28859 − 407²/6 = 1251
Współczynnik korelacji
r = 291/√(70·1251) = 0,9834
Odpowiedź
r = 0,9834
8.Regresja liniowa i korelacja
Odpowiedź: x = 3,872
Regresja metodą najmniejszych kwadratów: przy średnich x̄ i ȳ oraz Sxx = Σ(x − x̄)², Syy = Σ(y − ȳ)² i Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) prosta ŷ = a + b·x ma współczynnik kierunkowy b = Sxy/Sxx i wyraz wolny a = ȳ − b·x̄, więc zawsze przechodzi przez punkt (x̄, ȳ). Współczynnik korelacji Pearsona r = Sxy/√(Sxx·Syy) leży między −1 a 1; r² to część zmienności y wyjaśniona przez prostą.
Średnie
x̄ = 21/6 = 3,5
ȳ = 216/6 = 36
Sumy kwadratów i iloczynów
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17,5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 47
Prosta regresji
b = 47/17,5 = 2,686
a = 36 − 2,686·3,5 = 26,6
ŷ = 26,6 + 2,686·x
Wyznacz x
x = (37 − 26,6)/2,686 = 3,872
Odpowiedź
x = 3,872
9.Testy chi-kwadrat
Odpowiedź: E = 29,92
Testy chi-kwadrat: porównaj liczebności obserwowane O z liczebnościami E oczekiwanymi przy H₀ za pomocą χ² = Σ(O − E)²/E. Test zgodności: E = n·p dla każdej kategorii, df = k − 1 (minus jeden za każdy parametr estymowany z danych). Niezależność w tabeli r × c: E = suma wiersza × suma kolumny / suma ogólna, df = (r − 1)(c − 1). Odrzuć H₀, gdy χ² przekracza wartość krytyczną dla wybranego α.
Liczebność oczekiwana
E = 89·40/119 = 29,92
Odpowiedź
E = 29,92
10.Testy chi-kwadrat
Odpowiedź: df = 10
Testy chi-kwadrat: porównaj liczebności obserwowane O z liczebnościami E oczekiwanymi przy H₀ za pomocą χ² = Σ(O − E)²/E. Test zgodności: E = n·p dla każdej kategorii, df = k − 1 (minus jeden za każdy parametr estymowany z danych). Niezależność w tabeli r × c: E = suma wiersza × suma kolumny / suma ogólna, df = (r − 1)(c − 1). Odrzuć H₀, gdy χ² przekracza wartość krytyczną dla wybranego α.